目前深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在語(yǔ)言智能方面已經(jīng)有了非常大的進(jìn)展,在語(yǔ)言理解、表達(dá)、邏輯推理等方面都有近似人類能力的表現(xiàn)。但是,目前最好的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)（例如駕駛）中仍遠(yuǎn)未達(dá)到人類相當(dāng)?shù)目煽啃?這可能是因?yàn)槿祟惡驮S多動(dòng)物具備學(xué)習(xí)世界模型的能力，即世界如何運(yùn)作的內(nèi)部模型。YannLeCun提出的通用人工智能研究必須解決三個(gè)主要挑戰(zhàn)：機(jī)器如何通過(guò)觀察來(lái)學(xué)習(xí)代表世界、學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)和學(xué)習(xí)采取行動(dòng)？現(xiàn)實(shí)世界中的交互既昂貴...

在智能網(wǎng)聯(lián)汽車快速發(fā)展的今天，自動(dòng)駕駛技術(shù)正經(jīng)歷從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)化落地的關(guān)鍵階段。據(jù)麥肯錫預(yù)測(cè)，到2030年全球自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)規(guī)模將突破4000億美元。然而，隨著特斯拉、Waymo等企業(yè)多次曝出數(shù)據(jù)安全事件，行業(yè)面臨日益嚴(yán)峻的合規(guī)挑戰(zhàn)。本文將從技術(shù)架構(gòu)、管理體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)三個(gè)維度，系統(tǒng)闡述自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)安全合規(guī)的系統(tǒng)性解決方案，并提供可落地的實(shí)施路徑。一、自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)安全的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)1.1多維數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)圖譜數(shù)據(jù)...

隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)閉環(huán)將在其中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。未來(lái)，數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)將更加高效、智能和低成本化，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，數(shù)據(jù)閉環(huán)正逐漸成為提升系統(tǒng)能力的核心要素。一、自動(dòng)駕駛的三個(gè)階段1.第一階段：傳統(tǒng)方案中:感知、預(yù)測(cè)、PNC拆分，各自訓(xùn)練各自優(yōu)化，相互鏈接，但模型結(jié)構(gòu)、輸入輸出、標(biāo)注格式規(guī)范均不一樣，采用交付長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)，標(biāo)注規(guī)范、模型結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)解析處理等問(wèn)題由感知、PNC自行解決；2.第二階段：...

1.什么是大模型訓(xùn)練？大模型訓(xùn)練是指通過(guò)海量數(shù)據(jù)和龐大計(jì)算資源（如GPUTPU集群），訓(xùn)練具有數(shù)十億至數(shù)萬(wàn)億參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型（如GPT4、PaLM、LLaMA等）。其核心特點(diǎn)是：規(guī)模效應(yīng)：參數(shù)量越大，模型表現(xiàn)通常越強(qiáng)（如涌現(xiàn)能力）。多模態(tài)支持：可處理文本、圖像、語(yǔ)音等多類型數(shù)據(jù)。通用性：通過(guò)預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)廣泛知識(shí)，再通過(guò)微調(diào)適配具體任務(wù)。大模型的訓(xùn)練過(guò)程可以分為三個(gè)主要階段：預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。以下是詳細(xì)的步驟：...

BEV（Bird'sEyeView）算法和城市NOA（NavigateonAutopilot）系統(tǒng)是智能駕駛領(lǐng)域的重要概念和技術(shù)。1.BEV算法（鳥(niǎo)瞰圖感知算法）（1）什么是BEV？BEV（Bird'sEyeView，鳥(niǎo)瞰圖）是一種將不同傳感器采集到的三維環(huán)境信息轉(zhuǎn)換到鳥(niǎo)瞰圖視角下的二維平面環(huán)境信息的算法，是一種自動(dòng)駕駛環(huán)境感知方法，通過(guò)將多攝像頭、雷達(dá)等傳感器的數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到俯視的2D3D空間，形成車輛周圍環(huán)境的“上帝視角”表達(dá)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是把車輛周圍復(fù)雜...

自動(dòng)駕駛的域控制器（DomainController）是車輛電子電氣架構(gòu)中的核心計(jì)算單元，用于集中處理特定功能域（如自動(dòng)駕駛、車身控制、動(dòng)力系統(tǒng)等）的數(shù)據(jù)和邏輯。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，它的作用尤為關(guān)鍵，主要負(fù)責(zé)整合傳感器數(shù)據(jù)、運(yùn)行算法、決策控制，最終實(shí)現(xiàn)車輛的自主駕駛功能。以博世經(jīng)典的五域分類拆分整車為動(dòng)力域（安全）、底盤域（車輛運(yùn)動(dòng)）、座艙域智能信息域（娛樂(lè)信息）、自動(dòng)駕駛域（輔助駕駛）和車身域（車身電子），這五...

?隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)在設(shè)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，引發(fā)了廣泛的討論和關(guān)注。AIGC以其高效、多樣化的生成能力，為設(shè)計(jì)行業(yè)帶來(lái)了前所未有的變革。AIGC對(duì)設(shè)計(jì)行業(yè)的影響AIGC技術(shù)的出現(xiàn)，無(wú)疑為設(shè)計(jì)行業(yè)帶來(lái)了深遠(yuǎn)的影響。它極大地提高了設(shè)計(jì)效率。傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程中，設(shè)計(jì)師需要花費(fèi)大量時(shí)間在繪圖、修改和完善設(shè)計(jì)方案上，而AIGC技術(shù)則能夠迅速生成多種設(shè)計(jì)方案，通過(guò)算法的優(yōu)化和迭代，幫助設(shè)計(jì)師...

私有化部署的DeepSeek大模型一體機(jī)如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值？當(dāng)極限吞吐量從3000到8000Tokens拉開(kāi)性能差距，合同審核準(zhǔn)確率提升80%、人崗匹配精準(zhǔn)度提高30%時(shí)，百萬(wàn)tokens處理成本已從16元降至5元。選型需看性能指標(biāo)、場(chǎng)景實(shí)測(cè)、擴(kuò)展?jié)摿?，更要算清半年?nèi)能否通過(guò)效率提升收回百萬(wàn)投入——這才是衡量技術(shù)投資成敗的終極標(biāo)尺。近期，眾多用戶紛紛選擇私有化部署“DeepSeek大模型一體機(jī)”，并已成功上線運(yùn)行。然而，我們也清楚，這類配備...

FoundationAgent不再將智能體視為L(zhǎng)LM的簡(jiǎn)單應(yīng)用，而是將其看作一個(gè)由認(rèn)知、記憶、學(xué)習(xí)、感知、行動(dòng)等多個(gè)核心組件構(gòu)成的復(fù)雜、有機(jī)的系統(tǒng)。其核心意義在于提供了系統(tǒng)性框架，強(qiáng)調(diào)了自主性，關(guān)注協(xié)作與生態(tài)，并突出了安全與對(duì)齊。然而，實(shí)現(xiàn)這一愿景也面臨著技術(shù)復(fù)雜度高、需要龐大計(jì)算資源、評(píng)估困難、自進(jìn)化可控性問(wèn)題以及安全與對(duì)齊的根本性難題等巨大挑戰(zhàn)。論文鏈接：https:arxiv.orgabs2504.01990隨著FoundationAgent能力的...

FoundationAgent不再將智能體視為L(zhǎng)LM的簡(jiǎn)單應(yīng)用，而是將其看作一個(gè)由認(rèn)知、記憶、學(xué)習(xí)、感知、行動(dòng)等多個(gè)核心組件構(gòu)成的復(fù)雜、有機(jī)的系統(tǒng)。其核心意義在于提供了系統(tǒng)性框架，強(qiáng)調(diào)了自主性，關(guān)注協(xié)作與生態(tài)，并突出了安全與對(duì)齊。然而，實(shí)現(xiàn)這一愿景也面臨著技術(shù)復(fù)雜度高、需要龐大計(jì)算資源、評(píng)估困難、自進(jìn)化可控性問(wèn)題以及安全與對(duì)齊的根本性難題等巨大挑戰(zhàn)。論文鏈接：https:arxiv.orgabs2504.01990擁有完善的認(rèn)知架構(gòu)只是第...

大型語(yǔ)言模型（LLMs）憑借其在自然語(yǔ)言理解、多模態(tài)處理、推理和內(nèi)容生成方面的卓越能力，為AI領(lǐng)域帶來(lái)了革命性變革。這些模型通過(guò)海量數(shù)據(jù)集訓(xùn)練后，展現(xiàn)出推理、上下文學(xué)習(xí)乃至基礎(chǔ)規(guī)劃等自發(fā)能力。盡管LLMs代表了智能機(jī)器發(fā)展的重要里程碑，但它們尚未完全具備智能生物的全部特性。自人工智能研究初期以來(lái)，研究者們一直致力于開(kāi)發(fā)真正"智能"的系統(tǒng)——能夠?qū)W習(xí)、規(guī)劃、推理、感知、交流、行動(dòng)、記憶，并表現(xiàn)出類人的能力與...

谷歌云正式宣布推出全新的開(kāi)源協(xié)議Agent2Agent（A2A），旨在打破當(dāng)前人工智能（AI）智能體之間的壁壘，實(shí)現(xiàn)不同廠商、不同框架構(gòu)建的AI智能體之間的無(wú)縫協(xié)作與信息交換。這一舉措標(biāo)志著AI領(lǐng)域邁向更加開(kāi)放、高效和智能的新時(shí)代。打破壁壘，實(shí)現(xiàn)智能體間的自由“對(duì)話”隨著企業(yè)對(duì)自主AI智能體的部署日益增長(zhǎng)，如何讓這些智能體在復(fù)雜的企業(yè)環(huán)境中協(xié)同工作，處理跨系統(tǒng)、跨應(yīng)用的日常或復(fù)雜任務(wù)，成為了提升生產(chǎn)力的關(guān)鍵。然而，...

大多數(shù)普通人眼里AI的模樣是什么？看著網(wǎng)站草圖，AI就自動(dòng)做了一個(gè)原形網(wǎng)站。只需要告訴AI指令，它就幫你完成了一系列的機(jī)票訂票流程。許多人更是憧憬過(guò)AllinOneApp——我只要?jiǎng)幼欤磺谢钣蠥I搞定。可以說(shuō)，現(xiàn)階段的AI使用形態(tài)，充其量就是個(gè)氛圍組。我只能獲取必要的資料指引，具體的活還得我自己來(lái)干。而過(guò)去兩年的發(fā)展，AIAgent不過(guò)是雷聲大，雨點(diǎn)小的玩意了。做的人很多，但是能夠在路人之間火出圈的產(chǎn)品，大抵也只有Manus...

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大語(yǔ)言模型（LLMs）已成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的核心力量，展現(xiàn)出強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力。然而，LLMs的開(kāi)發(fā)與部署面臨著巨大的數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)收集、治理、存儲(chǔ)和優(yōu)化等多個(gè)方面。AI對(duì)存儲(chǔ)的需求幾乎涵蓋所有方面：高性價(jià)比的容量、高可用性、高可靠性、高IOPS、高吞吐量和安全性。更具挑戰(zhàn)的是，AI流水線的不同階段對(duì)存儲(chǔ)性能也提出各異且動(dòng)態(tài)變化的要求。簡(jiǎn)而言之，在滿足上述需求的同時(shí)...

隨著AIAgent的廣泛應(yīng)用，大語(yǔ)言模型時(shí)代的人機(jī)交互也將升級(jí)人類與AIAgent的自動(dòng)化合作體系。這種新型人機(jī)合作可以稱之為人機(jī)智能體，它將推動(dòng)人類社會(huì)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步升級(jí)，進(jìn)而影響社會(huì)的各個(gè)方面。智能體融合AIAgent可以讓LLM從“超級(jí)大腦”進(jìn)化為人類的“全能助手”，這意味著基于LLM的Agent助手以后將會(huì)服務(wù)更多的人與組織。同時(shí)，一個(gè)具備交流能力并能自主自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的智能網(wǎng)絡(luò)將是互聯(lián)網(wǎng)的下一階段，AIAgent將是人類與...

隨著AIAgent的廣泛應(yīng)用，大語(yǔ)言模型時(shí)代的人機(jī)交互也將升級(jí)人類與AIAgent的自動(dòng)化合作體系。這種新型人機(jī)合作可以稱之為人機(jī)智能體，它將推動(dòng)人類社會(huì)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步升級(jí)，進(jìn)而影響社會(huì)的各個(gè)方面。智能體融合AIAgent可以讓LLM從“超級(jí)大腦”進(jìn)化為人類的“全能助手”，這意味著基于LLM的Agent助手以后將會(huì)服務(wù)更多的人與組織。同時(shí)，一個(gè)具備交流能力并能自主自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的智能網(wǎng)絡(luò)將是互聯(lián)網(wǎng)的下一階段，AIAgent將是人類與...

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)在設(shè)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，引發(fā)了廣泛的討論和關(guān)注。AIGC以其高效、多樣化的生成能力，為設(shè)計(jì)行業(yè)帶來(lái)了前所未有的變革。然而，關(guān)于AIGC是否能替代真正的設(shè)計(jì)師，這一話題至今仍存爭(zhēng)議。AIGC對(duì)設(shè)計(jì)行業(yè)的影響AIGC技術(shù)的出現(xiàn)，無(wú)疑為設(shè)計(jì)行業(yè)帶來(lái)了深遠(yuǎn)的影響。它極大地提高了設(shè)計(jì)效率。傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程中，設(shè)計(jì)師需要花費(fèi)大量時(shí)間在繪圖、修改和完善設(shè)計(jì)方案上，而AIGC技術(shù)則...

1、什么是RAG？??RAG作為一種提升生成式AI模型表現(xiàn)的框架，通過(guò)檢索外部知識(shí)源，增強(qiáng)生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性與豐富度。AIAgent則是具備感知、推理、行動(dòng)和學(xué)習(xí)能力的自主軟件系統(tǒng)，能在復(fù)雜環(huán)境中完成任務(wù)。二者結(jié)合，讓AI系統(tǒng)擁有更強(qiáng)大的功能。.??傳統(tǒng)RAG存在檢索時(shí)機(jī)難定、文檔質(zhì)量不佳、易生成錯(cuò)誤信息等問(wèn)題。AgenticRAG系統(tǒng)有效解決了這些痛點(diǎn)，在客戶支持、內(nèi)容創(chuàng)作、研究輔助、工作流自動(dòng)化等場(chǎng)景廣泛應(yīng)用。例如在客戶支持中...

隨著大模型迭代的浪潮一波接一波地推高技術(shù)前沿，Agent技術(shù)已經(jīng)成為大模型落地的主流選擇，并被視為賦予大模型更廣闊能力的最佳路徑。從理解復(fù)雜的指令，到處理多模態(tài)信息，從簡(jiǎn)單的問(wèn)答系統(tǒng)到復(fù)雜的決策支持系統(tǒng)，從個(gè)性化推薦到自動(dòng)化的業(yè)務(wù)流程管理，陸續(xù)在更多領(lǐng)域展現(xiàn)出其巨大的潛力和價(jià)值，它正在為社會(huì)帶來(lái)深刻的變革。在這場(chǎng)趨之若鶩的群體行動(dòng)中，面對(duì)這項(xiàng)持續(xù)發(fā)展變化的技術(shù)簇，我們應(yīng)采取一種積極探索與謹(jǐn)慎評(píng)估并重...

作為高度顛覆性的生成式人工智能(GenAI)技術(shù)的技術(shù)支柱，基礎(chǔ)模型(FMs)已獲得了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。特別是，大型語(yǔ)言模型(LLMs)的出現(xiàn)，它們?cè)诶斫夂蜕深惾送评砗蛢?nèi)容方面表現(xiàn)出色，催生了大量使用語(yǔ)言模型的各種下游任務(wù)。隨后，基于FM的自主Agent的開(kāi)發(fā)越來(lái)越受到關(guān)注，例如AutoGPT和BabyAGI，它們可以主動(dòng)、自主地追求用戶目標(biāo)。盡管當(dāng)前研究者在AIAgent領(lǐng)域投入了巨大努力，但從業(yè)者在構(gòu)建和實(shí)施基于基礎(chǔ)模型（Fou...